Data Architect (AWS, Spark, DataNet) (m/w/d)

AWS Spark DataNet Datenarchitektur Cloud-Architektur BI-Strategie Datenmigration JIRA Confluence Microsoft SharePoint Directus Stakeholder-Kommunikation Agile/Scrum SAFe

Contracting⏱ 01.09.2026 – 31.12.2026 + Option📍 Frankfurt am Main 🏢 0% vor Ort ⏳ 100% Auslastung 🎓 Senior 🏭 Logistik 🌐 Deutsch

Für ein Projekt im Bereich Transport und Logistik suchen wir einen erfahrenen Data Architect (m/w/d) zur Unterstützung bei der Entwicklung und Umsetzung von Datenarchitekturen und -strategien. Die Position ist zu 100% remote besetzbar und startet im September 2026.

Aufgaben: Sie beraten und entwickeln Datenarchitekturen und -strategien mit AWS, Spark und DataNet. Ihre Verantwortung umfasst Datenbank-Design, Datenintegrität und -sicherheit sowie die Entwicklung von BI-Strategien und Datenmigration. Sie arbeiten an der Konzeption und Umsetzung der Speicherung, Verarbeitung und Analyse von großen Datenmengen und unterstützen die Organisation bei der Digitalisierung datengetriebener Infrastrukturprojekte.

Anforderungen: Sie bringen mindestens 7 Jahre praktische Erfahrung in der Entwicklung und Umsetzung von Analytics- und Datenstrategien für Großkonzerne mit. Ebenso erforderlich sind mindestens 5 Jahre Erfahrung in Datenarchitekturen im Bereich Infrastrukturdaten, Data Science, Machine Learning oder KI sowie in der Verarbeitung großer Datenmengen mittels Spark. AWS-Zertifizierungen im Bereich Cloud- und Datenarchitekturen sind notwendig. Sie verfügen über sehr gute Stakeholder-Kommunikationsfähigkeiten bis zur C-Level und können diese durch umfangreiche Projekterfahrung nachweisen.

Vorteilhaft sind Erfahrungen in agiler Arbeitsweise nach Scrum und SAFe, Kenntnisse in angewandter Statistik sowie Erfahrung mit strukturierten und unstrukturierten Daten physischer Infrastrukturen.

Technologien: AWS, Spark, DataNet, JIRA, Confluence, Microsoft SharePoint, Directus

Projektdetails: Laufzeit: September 2026 – Dezember 2026 mit Optionsverlängerung Arbeitsort: Remote

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Skills erklärt

AWS: Amazon Web Services, Cloud-Plattform für Bereitstellung von Rechenleistung, Speicher, Datenbanken und weiteren IT-Services.
Spark: Apache Spark ist ein Framework zur verteilten Datenverarbeitung großer Datenmengen; wird verwendet um Daten schnell zu analysieren und zu transformieren.
Datenarchitektur: Strukturelle Gestaltung von Datensystemen, einschließlich Datenmodelle, Speicherung und Zugriffsmuster; definiert, wie Daten organisiert und verwaltet werden.
Cloud-Architektur: Design und Struktur von IT-Systemen, die auf Cloud-Infrastruktur basieren, einschließlich Skalierbarkeit und Sicherheit.
Datenmigration: Prozess zum Übertragen von Daten von einem System in ein anderes; wird durchgeführt bei Systemwechseln oder Konsolidierungen.
Jira: Projektmanagement- und Issue-Tracking-Tool von Atlassian; wird verwendet, um Aufgaben zu planen, zu verfolgen und Workflows zu organisieren.
Confluence: Atlassian-Softwaretool zur Erstellung, Verwaltung und gemeinsamen Bearbeitung von Dokumentationen und Wikis im Team.
Microsoft SharePoint: Plattform von Microsoft zur Zusammenarbeit, Dokumentenverwaltung und Informationsaustausch in Unternehmen.
Stakeholder-Kommunikation: Methode zur gezielten Information und Abstimmung mit allen beteiligten Personen und Gruppen in Projekten oder Organisationen.
Agile/Scrum: Iterative Projektmanagement-Methode mit kurzen Entwicklungszyklen (Sprints) und regelmäßiger Abstimmung im Team zur flexiblen Anpassung an Anforderungen.
SAFe: Scaled Agile Framework ist eine Methode zur Skalierung agiler Praktiken auf Unternehmensebene; wird für die Koordination mehrerer agiler Teams und Projekte verwendet.

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